企業のAI活用には順序がある——自動化の前に対話型利用が必要な、構造的な理由
「AIをもっと活用しなければ」というプレッシャーを、感じていませんか。 セミナーに行けば「エージェントで業務を自動化する時代」という話が飛び交い、SNSを開けば「対話型AIだけでは生産性は上がらない」とか「そもそもChatGPTじゃないよ、Claudeの時代だよ」という投稿まで目に入る。なんとなく、自分たちは乗り遅れているような気がしてくる。 でも少し待ってください。 その「乗り遅れ感」は、本当に正しい現状認識から来ていますか? 「自動化できない」という現実から目を逸らしていないか AIエージェントによる業務自動化は、確かに魅力的な話です。繰り返し作業をAIが代わりにこなし、人は判断に集中できる——理屈はわかります。 ただ、その自動化を実現するにはまず前提条件があります。 何を、どの順序で、どんな条件で処理するべきか が、言葉で定義できていること。 これが、多くの中小企業の現場では、思いのほか難しい。 特定のスタッフが長年の経験から「なんとなくうまくやっている」業務、担当者が変わると途端に回らなくなる工程、「Aさんがいるから大丈夫」という属人的な支えの上に成り立っている仕事——こういった暗黙知の塊を、外部のシステムに渡せる形で定義することは、AIの登場とは無関係に、もともと難しい作業です。 つまり多くの場合、問題は「どのAIを使うか」よりかなり前の段階にある。 自動化を検討・実現する以前に、 自分たちが何をしているかを言葉にできていない という問題です。 そして「エージェントで自動化」の煽りに乗って動き始めた企業組織が最初に当たる壁は、技術的なハードルではなく、この「定義できない」という壁であることが少なくありません。 対話型利用は「準備運動」ではなく「足場かけ」だ では、どうすればいいか。 ここで対話型AI利用の役割が見えてきます。ChatGPTやGeminiに話しかけながら業務をこなす、あの地味な使い方です。「生産性が大して上がらない」と揶揄されることもあるこの段階に、実は重要な機能があります。 暗黙知を、言葉にする過程 AIに「この案件、どう整理すればいいか」と問いかけるとき、人は自分の頭の中にある判断基準を何とかして外に出そうと(言語化しようと)します。 「こんな感じで」「見たらわかるでしょ」はまだ通じない相手だから、背景を説明し、条件を整理し、何...